• 제목/요약/키워드: 혼합형 유전 알고리즘

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선형혼합모형의 역할 및 활용사례: 유전역학 분석을 중심으로 (Linear Mixed Models in Genetic Epidemiological Studies and Applications)

  • 임정민;원성호
    • 응용통계연구
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    • 제28권2호
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    • pp.295-308
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    • 2015
  • 지난 수십 년 동안 유전형 기술(genotyping technology)의 발달로 개인별 유전자 정보를 얻기 위해 필요한 비용이 감소함에 따라, 다양한 인간 질병의 원인 유전자를 규명하기 위한 많은 유전역학 연구들이 진행되어 왔다. 예를 들어 전장유전체관련분석(genome-wide association studies)은 수백 개에 이르는 표현형(phenotypes)에 대하여 수천 개에 이르는 원인유전자를 규명하였다. 유전체 자료의 홍수로 인하여 대규모 유전체 자료를 분석할 수 있는 다양한 분석 알고리즘에 개발되었으며, 특별히 선형혼합모형은 유전율의 추정부터 관련분석(association studies)에 이르기까지 유전역학 연구에서 광범위하게 활용되고 방법론이었다. 본 논문에서는 유전역학 연구에 있어 빈번하게 활용되는 선형혼합모형의 활용 사례를 나열하고, 각 분석 모형 별 추정치들의 생물학적 의미를 논하고자 한다.

역복사 해석을 위한 혼합형 유전알고리즘에 관한 연구 (A Hybrid Genetic Algorithms for Inverse Radiation Analysis)

  • 김기완;백승욱;김만영
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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    • pp.1639-1644
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    • 2003
  • A hybrid genetic algorithm is developed for estimating the wall emissivities for an absorbing, emitting, and scattering media in a two-dimensional irregular geometry with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries by minimizing an objective function, which is expressed by the sum of square errors between estimated and measured temperatures at only four data positions. The finite-volume method was employed to solve the radiative transfer equation for a two-dimensional irregular geometry. The results show that a developed hybrid genetic algorithms reduce the effect of genetic parameters on the performance of genetic algorithm and that the wall emissivities are estimated accurately without measurement errors.

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제조최적화문제 해결을 위한 혼합형 접근법 (Hybrid Approach for Solving Manufacturing Optimization Problems)

  • 윤영수
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.57-65
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    • 2015
  • 제조최적화 문제는 비선형 형태의 설계변수로 표시되며, 다양하고 복잡한 제약들을 만족하는 조건하에서 최적해를 구하는 문제이다. 이러한 제조최적화 문제 해결을 위하여 본 연구에서는 혼합형접근법을 제안한다. 제안된 혼합형접근법은 기존의 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)과 쿠쿠탐색(Cuckoo search: CS) 및 언덕오르기법(Hill climbing method: HCM)을 혼합한 형태로 구성된다. 제안된 혼합형접근법에서 GA는 전역적탐색(Global search)를 위해 사용되고, CS는 GA탐색과정에서 발생하는 단점을 개선하기 위해 적용되고, 마지막으로 HCM은 GA와 CS 탐색 이후의 수렴된 지역을 정밀하게 탐색하기 위한 지역적탐색(Local search)을 위해 적용된다. 실험분석에서는 다양한 형태의 제조최적화 문제가 제시되어 본 연구에서 제안된 혼합형접근법와 기존접근법들의 수행도를 각각 비교, 분석하였으며, 그 결과는 본 연구에서 제안한 혼합형접근법의 수행도가 기존접근법들의 수행도보다 더 우수한 것을 확인하였다.

비유사 중복 인코딩을 사용하는 유전 알고리즘을 위한 정규화 연산 (Non-Synonymously Redundant Encodings and Normalization in Genetic Algorithms)

  • 최성순;문병로
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권6호
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    • pp.503-518
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    • 2007
  • 정규화는 교차 연산 전에 두 부모해 사이의 일관성을 유지하기 위하여 한 부모해를 다른 부모해에 맞추어 변환하는 연산이다. 본 논문은 비유사 중복 인코딩이 유전 알고리즘의 성능을 떨어뜨리는 이유와 정규화 연산이 비유사 중복 인코딩에 의해 유발되는 문제점들을 어떻게 완화하는지 설명한다. 이를 위해 완전 비유사 중복 인코딩을 정의하고, 완전 비유사 중복 인코딩에 의해 적합도와 거리의 상관성이 없는 탐색 공간이 만들어짐을 증명한다. 또한, 완전 비유사 중복 인코딩을 사용하는 다수의 문제들에 대한 실험을 바탕으로, 정규화를 통해 상관성이 없는 탐색 공간이 상관성이 있는 탐색 공간으로 변화되어 유전알고리즘의 성능이 향상됨을 보인다.

유전알고리즘을 이용한 지역 집중형 및 분산형 다단계 역물류 네트워크 분석 (Analysis of regionally centralized and decentralized multistage reverse logistics networks using genetic algorithm)

  • 윤영수
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.87-104
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    • 2014
  • 본 연구에서는 지역적으로 집중화된 역물류네트워크(Regionally centralized multistage reverse logistics network: cmRL)와 지역적으로 분산회된 역물류네트워크(Regionally decentralized multistage reverse logistics network: dmRL)를 제안하고 있다. cmRL과 dmRL 각각은 고려되는 영역 전체와 지역적으로 분산된 세부영역에서의 RL 네트워크로 구성된다. 이들은 혼합정수계획법(Mixed integer programming: MIP) 모델로 공식화되며, 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)을 통해 해를 구하게 된다. 사례연구에서는 두 가지 형태의 RL네트워크를 제시하며 다양한 수행도 척도를 사용하여 cmRL과 dmRL의 효율성을 비교분석하였다. 분석결과 cmRL이 dmRL 보다 더 우수한 수행도를 나타내었다.

A hybrid genetic algorithm for the optimal transporter management plan in a shipyard

  • Jun-Ho Park;Yung-Keun Kwon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권12호
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    • pp.49-56
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    • 2023
  • 본 연구에서는 트랜스포터의 할당 및 운행 순서를 최적화하기 위한 유전 알고리즘을 제안한다. 유전 알고리즘의 해는 리스트의 집합으로 표현되는데 각 리스트는 해당 트랜스포터가 작업할 순서를 나타낸다. 또한 성능 향상을 위해 효과적인 지역 탐색 연산을 결합한 혼합형 유전 알고리즘의 형태로 구현하였다. 지역 탐색 연산은 작업량이 적은 트랜스포터에서 작업의 블록을 꺼내어 다른 트랜스포터의 작업 목록에 삽입함으로써 트랜스포터 운용 대수의 감소를 유도한다. 제안하는 알고리즘의 효용성을 평가하기 위해 실제 조선소와 유사한 규모의 시뮬레이션 환경을 통해 Multi-Start 및 순수 유전알고리즘과 비교하였다. 가장 큰 규모의 문제에 대해 그들에 비해 트랜스 포터 수는 각각 40% 및 34%, 총작업 소요 시간은 27% 및 17% 감소시켰다.

Levenberg-Marquardt 알고리즘과 유전 알고리즘을 이용한 유전체 파이프의 영상재구성 (Image Reconstruction of Dielectric Pipes by using Levenberg-Marquardt and Genetic Algorithm)

  • 김정석;나정웅
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제14권8호
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    • pp.803-808
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    • 2003
  • 손실 반공간에 두 개의 원통형 파이프가 묻혀 있는 경우 파이프와 주변 매질의 특성을 반복 기법 최적화 역산란을 적용하여 구했다. 산란 전계는 경계요소법을 이용하여 계산하였으며 파이프의 크기, 위치, 내부매질의 비유전을, 도전을, 주변 매질의 비유전을, 도전을 등의 파라미터는 측정 산란 전계로부터 유전 알고리즘과 Levenberg-Marquardt 알고리즘의 혼합 알고리즘을 이용하여 역으로 계산하였다. 두 파이프가 거의 근접해 있는 경우도 역산란이 가능함을 보였다. 산란 전계의 측정오차에 의한 illposednes 는 파수 영역에서 지수 함수적으로 감쇄하는 감쇄모드를 제거하여 안정화시켰다.

손실 반공간에 묻힌 원통형 산란체의 검출 및 영상제구성에 의한 식별 (Iterative Teconstruction of a Cylinder Buried in the Lossy Half Space)

  • 김정석;나정웅
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.939-945
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    • 2000
  • 손실 반공간 묻혀 원동형 산란체와 주면 매질의 특성을 반복 기법 최적화 역산란을 적용하여 구했다. 산란파는 경계요소법을 이용하여 계산하였으며 산란체의 크기, 위치 내부매질의 비유전율, 도전율, 주변 매질의 비유전율, 도전율 등의 파라미터는 측정 산란파로부터 유전 알고리즘과 Levenberg-Marquardt 알고리즘의 혼합 알고리즘을 이요하여 역으로 계산하였다. 산란타의 측정오차에 의한 illposedness는 파수 영역에서 자수함수적으로 감쇠하는 감쇠모드를 제거하여 안정하시켰다.

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RPSO 알고리즘을 이용한 벽면 방사율 추정에 관한 연구 (A Study on Wall Emissivity Estimation using RPSO Algorithm)

  • 이균호;백승욱;김기완;김만영
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회B
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    • pp.2476-2481
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    • 2007
  • An inverse radiation analysis is presented for the estimation of the wall emissivities for an absorbing, emitting, and scattering media with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries. In this study, a repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm which is a relatively recent heuristic search method is proposed as an effective method for improving the search efficiency for unknown parameters. To verify the performance of the proposed RPSO algorithm, it is compared with a basic particle swarm optimization(PSO) algorithm and a hybrid genetic algorithm(HGA) for the inverse radiation problem with estimating the wall emissivities in a two-dimensional irregular medium when the measured temperatures are given at only four data positions. A finite-volume method is applied to solve the radiative transfer equation of a direct problem to obtain measured temperatures.

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범주형 자료를 포함한 다형질 임계개체모형에서 유전능력 추정 알고리즘 (Computing Algorithm for Genetic Evaluations on Several Linear and Categorical Traits in A Multivariate Threshold Animal Model)

  • 이득환
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제46권2호
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    • pp.137-144
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    • 2004
  • 불연속 범주형 자료에 대한 잠재변수가 존재한다는 가정하에 임계값을 추정하고 잠재변수를 생성하며 생성된 잠재변수 및 기타 연속변량에 대한 관측치를 포함하는 다변량 임계개체모형을 설정하고 유전능력을 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 각각의 범주형 조사 자료의 특성을 갖는 형질에 있어서 임계점의 추정은 추정 가능한 임계점에 대한 1차 미분값(gradient)과 2차 미분값(Hessian)을 이용한 Newton 방법을 이용하면 추정가능하며 지역모수인 육종가의 추정은 PCG 방법으로 구현 가능하다. 이러한 이론은 Quaas(2001)가 제시한 하나의 이산형 자료와 하나의 연속형 자료의 2변량 동시 분석방법을 확장하여 전개한 것이며 이때 잠재변수 및 임계점의 추정은 기타 형질의 잔차 회귀계수 및 상관을 고려해야 한다. 본 연구를 위한 모의실험은 2개의 연속변량으로 체중과 유량을 고려하였고 또 다른 2개의 불연속 변량인 분만난이도와 출생시 생존유무를 고려하여 4형질 동시 분석을 실시하였다. 임계모형에 의한 육종가 추정치의 정확도는 4개의 구간으로 분류되어 기록된 분만난이도의 경우에 91${\sim}$92%의 정확도를 보였고 이항분포인 분만시 생존유무에 대하여는 87~89%의 정확도를 보였다. 반면에 이들 범주형 자료를 선형으로 간주하고 분석한 선형 동물개체 혼합모형에서는 72${\sim}$84% 및 59${\sim}$70%으로 비교적 낮은 추정의 정확도를 보였다. 따라서 범주형 자료의 유전분석은 선형 혼합모형 보다 임계형 혼합모형이 크게 타당할 것으로 사료되었다.